你编译你的代码


constexpr double gravity (9.8); // ok, the value of 9.8 can be resolved at compile-time
constexpr int sum = 4 + 5; // ok, the value of 4 + 5 can be resolved at compile-time
 
std::cout << "Enter your age: ";
int age;
std::cin >> age;
constexpr int myAge = age; // not okay, age can not be resolved at compile-time

大部分时间你不需要使用constexpr,但它的存在,如果你需要它。
规则:任何一个变量不能初始化后的变化值应该声明为const(或constexpr)。
命名你的const变量
一些程序员更喜欢使用大写的名字为const变量。其他使用“K”前缀使用普通的变量名。然而,我们将使用普通的变量命名约定,这是比较常见的。const变量的行为就像在任何情况下,除了正常的变量不能被分配到,所以没有特别的原因,他们需要用特殊的。
符号常量
在前面的2.8课——文字,我们讨论了“神奇的数字”,这是在一个程序中代表一个恒定值的文字。既然魔法号码是坏的,你应该做什么呢?答案是:使用符号常量!一个符号常量是一个给定的常量的文本值的名称。有两种方法可以在C++声明符号常量。他们中的一个是好的,他们中的一个不是。我们会给你们两个。
坏:使用一个替代参数的对象像宏作为符号常量
我们将向你展示一个不太理想的方法来定义一个象征性的常数。这种方法在很多旧的代码中是常用的,所以你可能仍然看到它。

1.10课--首先看预处理器,你知道物体像宏有两种形式,并不需要一个替代参数(一般用于条件编译),和一个有替代参数。我们将讨论这里的替代参数的情况。这需要形式:


你编译你的代码,处理器取代max_students_per_class所有实例的文本值30,然后编译成可执行文件。
你可能会同意,这是更直观的比使用一个魔术号码的原因有两个。max_students_per_class提供上下文是什么程序正在尝试去做的,即使没有评论。其次,如果最大学生每教室数量变化,我们只需要在一个地方改变max_students_per_class的价值,和max_students_per_class所有实例将在下次编译的新的文学价值所取代。
考虑到我们的第二个例子,使用#定义符号常量:

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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